为部署的机器学习工作室（经典）Web 服务创建终结点
适用于：
机器学习 Studio（经典版）Azure 机器学习 
重要
对机器学习工作室（经典）的支持将于 2024 年 8 月 31 日结束。 建议在该日期之前转换到 Azure 机器学习。
从 2021 年 12 月 1 日开始，你将无法创建新的机器学习工作室（经典）资源。 在 2024 年 8 月 31 日之前，可继续使用现有的机器学习工作室（经典）资源。
ML 工作室（经典）文档即将停用，将来可能不会更新。
部署 Web 服务之后，将为该服务创建默认终结点。 该默认终结点可以使用其 API 密钥调用。 可以从 Web 服务门户添加更多具有自身密钥的终结点。 Web 服务中的每个终结点都是独立处理、限制和托管的。 每个终结点唯一 URL 和身份验证密钥，可以将其分发给客户。
将终结点添加到 Web 服务
可以使用机器学习 Web 服务门户将终结点添加到 Web 服务。 创建终结点后，可以通过同步 API、Batch API 和 Excel 工作表来使用它。
注意
如果 Web 服务已添加其他终结点，则无法删除默认终结点。
- 在机器学习工作室（经典），在左侧导航列中，单击“Web 服务”。
- 在“Web 服务”仪表板的底部，单击“管理终结点”。 机器学习 Web 服务门户会打开 Web 服务的终结点页面。
- 单击新建。
- 键入新终结点的名称及说明。 终结点名称的长度必须少于或等于 24 个字符，并且必须由小写字母或数字组成。 选择日志记录级别以及是否启用示例数据。 有关日志记录的详细信息，请参阅为机器学习 Web 服务启用日志记录。
通过添加其他终结点缩放 Web 服务
默认情况下，每个已发布的 Web 服务配置为支持 20 个并发请求，并且最高可达 200 个并发请求。 机器学习工作室（经典）自动优化设置以为 Web 服务提供最佳性能，门户值将被忽略。
如果计划调用带有高于并发调用值 200 所支持的负载的 API，应在同一个 Web 服务上创建多个终结点。 然后可在所有终结点上随机分发负载。
Web 服务的扩展是常见任务。 扩展的一些原因是为了支持超过 200 个并发请求、通过多个终结点增加可用性或为 Web 服务提供单独的终结点。 可通过机器学习 Web 服务门户为同一个 Web 服务添加其他终结点，增加规模。
请记住，如果不使用相应的高速率调用 API，使用高并发数可能有害。 如果在针对高负载配置的 API 上放置相对较低的负载，则可能看到偶发的超时和/或延迟峰值。
同步 API 通常在需要低延迟的情况下使用。 此处的延迟表示 API 完成一个请求所需的时间，不考虑任何网络延迟。 假设有一个带有 50 毫秒延迟的 API。 若要使用限制级别高和最大并发调用 = 20 完全消耗可用容量，每秒需要调用此 API 20 * 1000 / 50 = 400 次。 进一步扩展，假设 50 毫秒的延迟，最大并行调用 200 允许每秒调用 API 4000 次。